Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1

## 1

## 1
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id

## An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce
graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on
Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss-
Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media,
sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
e-ISSN: 2527-3280

## Persepsi Masyarakat Tentang Dampak Pengembangan Pariwisata Pada Kesejahteraan Masyarakat: Kasus Pantai  Ammani, Pinrang
Public Perceptions of The Impact of Tourism Development on Community Wellbeing: Lessond from the Case of Pinrang’s Ammani Beach
Sri Wahyuni, Subari Yanto dan * Andi Alamsyah Rivai
Program Studi Pendidikan Teknologi Pertanian, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Makassar Kampus Gunungsari Baru, Jl. A.P. Pettarani Makassar, Indonesia
International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia
b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node  in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a  node in a  network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection  of  the central or influential actors  in a  network is  mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] . A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential  actors  of  hate  speech  in  social  networks,  one  of  which  is  the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors of hate speech on social media and issuing a legal law in the form of the Information and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] . ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## ARTICLE INFO
ABSTRAK Salah satu pemangku kepentingan yang paling berpotensi terdampak program pembangunan, termasuk program pengembangan pariwisata, adalah masyarakat sekitar. Karenanya, informasi mengenai dampak positif maupun negatif yang terjadi pada masyarakat, dan persepsi mereka tentang hal tersebut sangat krusial dalam pengembangan kebijakan terkait. Penelitian ini dilakukan pada kasus Pantai Ammani, Kabupaten Pinrang, dengan tujuan untuk: (i) mengukur tingkat kesejahteraan, yang didasarkan pada indikator Badan Pusat Statistik (BPS, dan (ii) menganalisis persepsi masyarakat terkait kesejahteraan dihubungkan dengan pengembangan wisata di wilayah mereka. Pengumpulan data dilakukan dengan teknik observasi, dokumentasi, dan wawancara menggunakan kuesioner. Penentuan responden dilakukan dengan teknik purposive sampling . Uji Kruskal-wallis H digunakan untuk menganalisis perbedaan persepsi masyarakat mengenai tingkat kesejahteraan berdasarkan jenis kelamin dan tingkat  pendidikan. Hasil penelitian menunjukkan hal-hal sebagai berikut: (i) Persepsi masyarakat terhadap pengembangan pariwisata Pantai Ammani adalah positif atau berdampak baik terhadap aspek kesejahteraan masyarakat, (ii) Tidak terdapat perbedaan signifikan  dari  persepsi  masyarakat  berdasarkan  jenis  kelamin  dan  tingkat  pendidikan  (p>0,05),  (iii)  Berdasarkan indikator menurut BPS, tingkat kesejahteraan masyarakat sekitar (Desa Mattiro Tasi), termasuk ke dalam kategori sejahtera dengan pendapatan rata-rata penduduk di atas Rp 3.000.000/bulan, tingkat pendidikan hingga jenjang SMA / sederajat, dan fasilitas tempat tinggal yang lengkap, (iv) Terdapat perbedaan signifikan untuk indikator pendapatan dan  pengeluaran  berdasarkan  jenis  kelamin  dan  tingkat  pendidikan (p  <  0,05).  Implikasi  kebijakan  penelitian  ini adalah pentingnya penekanan aspek dampak kesejahteraan, baik yang terbaca melalui pengukuran objektif maupun terefleksikan  dari  persepsi  masyarakat  dalam  pengembangan  program  pembangunan,  termasuk  pengembangan pariwisata. Untuk itu, kebijakan komplemen yang mengakomodasikan aspek ini merupakan hal yang sangat relevan .
Kata Kunci: persepsi; pariwisata; Pantai Ammani; kesejahteraan

## ABSTRACT
One  of  the  stakeholders  that  most  potentially  affected  by  development  programs,  including  tourism  development programs, is the community. Therefore, information about the positive and negative impacts that have occurred on the community, and their perceptions of this issue is crucial in the development of related policies. This research was conducted on the Ammani Beach, Pinrang Regency, with the aim of: (i) measuring the level of welfare, which is based on the indicators of the Central Statistics Agency (BPS), and (ii) analyzing people’s perceptions regarding welfare related to tourism development in their area. The data was collected using observation, documentation and interview techniques using questionnaires. The respondents were determined using a purposive sampling technique. The Kruskal-Wallis H test was used to analyze differences in people’s perceptions regarding the level of welfare based on gender and education level. The results showed the following : (i) The community’s perception of Ammani Beach tourism development is positive or has a good impact on aspects of community welfare, (ii) There is no significant difference from the public’s perception based on gender and level of education (p> 0.05), (iii) Based on indicators according to BPS, the level of welfare of the surrounding community (Desa Mattiro Tasi), is included in the prosperous category with an average income of over Rp. 3,000,000/month, education level up to high school level/equivalent, and complete housing facilities, (iv ) There are significant differences for income and expenditure indicators based on gender and level of education (p <0.05). The policy implication of this research is the importance of emphasizing aspects of welfare impacts, both readable through objective measurements and reflected from public perceptions in the development of development programs, including tourism development. For this reason, complementary policies that accommodate this aspect are very relevant.
Keywords: perception; tourist; Ammani Beach; well-being
Diterima tanggal : 7 November 2022 Perbaikan naskah: 30 Maret 2023 Disetujui terbit   : 29 Mei 2023
*Korespodensi penulis:
Email: andi.alamsyah@unm.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/jksekp. v13i1.11850 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## PENDAHULUAN
Pengembangan pariwisata pada suatu daerah dapat memberikan dampak terhadap lingkungan dan masyarakat sekitarnya, baik berupa dampak positif maupun dampak negatif. Pengembangan pariwisata juga merupakan sebagian dari pembangunan ekonomi yang mempunyai tujuan untuk memperluas kesempatan berwirausaha, lapangan kerja dan kesejahteraan masyarakat. Seperti yang dikemukakan  Rosni  (2017),  bahwa  kesejahteraan
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Persepsi Masyarakat Mengenai Dampak Pengembangan Pariwisata Pantai Ammani Terhadap Tingkat Kesejahteraan | Wahyuni., et al Vol. 13, No. 1, Juni 2023, pp. 67-78
merupakan kondisi dimana seseorang dapat memenuhi kebutuhan pokok. Kebutuhan pokok yang dimaksud yaitu kebutuhan akan makanan, pakaian, tempat tinggal, air minum yang bersih serta kesempatan untuk melanjutkan pendidikan dan memiliki pekerjaan yang memadai yang dapat menunjang kualitas hidupnya. Dengan demikian hidupnya dapat bebas dari kemiskinan, kebodohan, ketakutan, atau kekhawatiran sehingga hidupnya aman tentram, baik lahir maupun batin. Menurut Fudge et al .  (2023),  kesejahteraan  adalah  kondisi ketika kebutuhan manusia terpenuhi, individu dan komunitas dapat bertindak secara bermakna untuk mengejar tujuan mereka, dan ketika individu dan komunitas menikmati kualitas hidup yang memuaskan.
Salah satu wilayah pesisir di Kabupaten Pinrang dengan objek wisata bahari yang banyak diminati wisatawan terdapat di Desa Mattiro Tasi, Kecamatan Mattirosompe, Kabupaten Pinrang, Provinsi Sulawesi Selatan. Objek wisata tersebut dikenal dengan wisata Pantai Ammani yang berjarak 27 km dari pusat Kota Pinrang dengan menempuh jalur darat. Kawasan Pantai Ammani ini merupakan salah satu pantai yang menjadi ikon dari pantai- pantai di sepanjang pesisir Kabupaten Pinrang. Pantai Ammani memiliki daya tarik yang sangat memikat, daya tarik wisata tersebut secara alamiah masih murni dan berpotensi untuk dikembangkan. Daya tarik wisata ini dapat menjadi destinasi wisata prioritas bagi wisatawan saat berkunjung ke Kabupaten Pinrang sehingga dapat mendatangkan keuntungan ekonomi yang besar bagi masyarakat setempat dan pemerintah daerah (Bibin et al., 2022).
Berkembangnya Pantai Ammani menjadi objek  wisata  pada  tahun  2015  diharapkan  dapat membuka lapangan kerja atau lapangan usaha bagi masyarakat sekitar sehingga tenaga kerja dari masyarakat yang berada di sekitar objek wisata dapat terserap melalui industri pariwisata ini. Objek wisata ini ramai dikunjungi wisatawan baik mancanegara maupun penduduk lokal untuk sekedar rekreasi atau menikmati pemandangan pantai serta menikmati kuliner berupa masakan khas ikan laut atau seafood, dan berenang. Saat ini, kawasan Pantai Ammani telah memiliki fasilitas pendukung wisata seperti MCK umum, rumah makan, tempat beribadah, gazebo, atraksi wisata seperti banana boat dan area parker yang luas (Bibin et al., 2022). Gambaran jumlah kunjungan wisatawan ke kawasan wisata Pantai Ammani berdasarkan data lima tahun terakhir terhitung mulai tahun 2017 hingga tahun 2019 terus mengalami peningkatan dan pada tahun 2020  jumlah  kunjungan  mengalami  penurunan
karena masa pandemi Covid-19. Namun, memasuki era new normal pada tahun 2021, jumlah kunjungan wisatawan kembali meningkat. Data menunjukkan sebelum  masa  pandemi  Covid-19  jumlah pengunjung  meningkat  dari  tahun  2017  sebanyak 27.040  orang  sampai  pada  tahun  2019  sebanyak 36.788  orang,  pada  tahun  2020  menurun  menjadi 18.894  orang  dan  pada  tahun  2021  meningkat menjadi 29.158 orang. Berdasarkan hasil observasi awal, diperoleh data jumlah unit usaha masyarakat seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 . Jumlah Unit Usaha Masyarakat Seiring dengan Perkembangan Wisata Pantai Ammani.
No Jenis Usaha Jumlah (Unit) 1 Rumah Makan (Kuliner) 42 2 Toko Souvenir 13 3 Toko Kelontong 20 4 Aneka Minuman 35 5 WC umum 11 6 Wahana Bermain di Pantai - Banana Boat 7 - Donut Boat 4 - Perahu 5 - Motor ATV 24 Jumlah 161 Sumber: Data primer diolah, 2022.
Adanya kegiatan pengembangan kepariwisataan diharapkan dapat memberikan manfaaat bagi masyarakat sekitar baik dalam bentuk pendapatan maupun peningkatan tingkat kesejahteraan. Beberapa penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa dengan adanya pengembangan pariwisata dapat memberikan dampak terhadap kesejahteraan masyarakat yang berada di sekitar objek wisata (Kaltenborn et al ., 2021; La Manna et al ., 2020; Schakner et al ., 2019; Tovar et al ., 2022; Yulianti, 2020). Dampak signifikan yang dirasakan oleh masyarakat adalah terbukanya peluang usaha.
Pengelolaan Pantai Ammani sebagai objek penelitian melibatkan masyarakat secara langsung. Tidak hanya dikenal dengan keindahan pemandangan pantainya, wisata kuliner juga menjadi ciri khas utama dari Pantai ini. Objek wisata ini dimanfaatkan oleh masyarakat sebagai sumber mata pencaharian, sehingga objek wisata Pantai Amani telah berkontribusi terhadap peningkatan ekonomi masyarakat setempat. Bentuk kontribusi wisata Pantai Ammani yaitu pemanfaatan lokasi wisata untuk membuka usaha seperti usaha kuliner, usaha wahana air, membuka toko kelontong dan toko pakaian maupun beragam aksesoris atau cenderamata.  Menurut  Palaba  (2021),  eksistensi yang dimiliki oleh destinasi kawasan wsiata Pantai Ammani yaitu wisata yang pengunjungnya bisa
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
berwisata kuliner karena difasilitasi oleh program PNPM yang menyediakan sarana prasarana seperti warung makan, kios yang menjual cinderamata dan lain-lain. Dengan adanya fasilitas tersebut, gunjung mendapatkan kesan yang menyenangkan karena bisa berkumpul bersama keluarga sambil rekreasi dan menikmati hasil laut. Untuk meningkatkan pengelolaan Pantai Ammani dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat di sekitarnya, dibutuhkan berbagai informasi terkait pantai Ammani, salah satunya adalah informasi mengenai persepsi masyarakat terhadap wisata Pantai Ammani. Namun demikian, informasi tersebut masih kurang. Berdasarkan kondisi tersebut, maka penelitian terkait persepsi masyarakat terhadap pengembangan pariwisata Pantai Ammani penting untuk dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi masyarakat mengenai dampak pengembangan pariwisata Pantai Ammani terhadap aspek kesejahteraan masyarakat. Selain itu, penelitian ini juga menganalisis tingkat kesejahteraan masyarakat berdasarkan indikator Badan Pusat Statistik (BPS).
Penelitian ini merupakan jenis penelitian lapangan ( field  research ) dengan menggunakan metode analisis deskriptif kuantitatif. Penelitian ini dilakukan di Pantai Ammani, Desa Mattiro Tasi, Kecamatan Mattirosompe, Kabupaten Pinrang (Gambar  1).  Desa  Mattiro  Tasi  merupakan  salah satu  dari  9  Desa/Kelurahan  di  wilayah  Kecamatan Mattirosompe yang terletak 9 Km ke arah utara. Desa ini mempunyai luas wilayah ±13,51 Km2 yang terbagi menjadi 3 Dusun yaitu Dusun Ammani Selatan, Dusun Ammani Utara, dan Dusun
Pappareang. Jarak dari pusat Kota Pinrang ke objek wisata Pantai Ammani yaitu 27 km dengan waktu  tempuh  ±40  menit  (BPS  Kabupaten Pinrang, 2020).
Penelitian ini mengkaji persepsi masyarakat dari adanya pengembangan pada kawasan wisata Pantai Ammani terhadap aspek kesejahteraan masyarakat. Pengumpulan data dilakukan dengan observasi dan eksplorasi melalui pengisian kuesioner dan wawancara mendalam (In-depth interview) . Sumber data primer 35 orang, yang terdiri dari  5  orang  pengelola  Pantai  dan  30  masyarakat pelaku usaha. Responden dipilih menggunakan teknik purposive sampling yaitu tipe penarikan sampel nonprobabilitas yang mana unit yang hendak diamati dipilih berdasarkan pertimbangan peneliti, dalam hal ini unit yang dianggap paling bermanfaat dan representatif. Teknik pengambilan sampel ini ditentukan sesuai dengan penelitian relevan yaitu penelitian yang dilakukan oleh (Yulianti, 2020), mengenai dampak pengembangan pariwisata. Teknik pengambilan sampel ini dipilih agar mendapatkan sampel yang representative dengan masyarakat di sekitar lokasi penelitian. Indikator persepsi masyarakat mengikuti penelitian yang dilakukan oleh (Festivalia et al., 2019). Selain itu, indikator kesejahteraan menurut (Badan Pusat Statistik, 2015) juga dikumpulkan dalam penelitian ini. Instrumen untuk mengukut indikator persepsi masyarakat dan indikator tingkat kesejahteraan masyarakat berdasarkan kriteria BPS ditunjukkan pada Tabel 2 dan 3. Berdasarkan diuji validitas dan diuji reliabilitas, instrument yang digunakan
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian. Sumber: SHP Kabupaten Pinrang, 2022.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure
Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Tabel 2. Indikator Persepsi Masyarakat terhadap Aspek Kesejahteraan.
No Persepsi Masyarakat
Adanya Pengembangan Destinasi Wisata Pantai Ammani Menyebabkan
1 Memberikan kesempatan kerja bagi masyarakat Desa Mattiro Tasi
2 Meningkatkan pendapatan masyarakat Desa Mattiro Tasi
3 Memberikan kesempatan kepada masyarakat untuk menjual hasil karyanya
4 Meningkatkan fasilitas transportasi
5 Meningkatnya harga barang dan jasa Sumber: Festivalia et al., 2019.
dalam penelitian ini memiliki nilai r sebesar 0,334 dan  nilai  Cronbach’s  Alpha  sebesar  0,598. Hasil analisis tersebut menunjukkan bahwa instrument yang digunakan bersifat valid dan reliabel (Festivalia et al., 2019; Hair et al., 2019).
Tabel 3. Indikator Kesejahteraan Berdasarkan Kriteria BPS. No Indikator Kesejahteraan Kriteria Skor 1 Pendapatan Tinggi> Rp.3.000.000 SedangRp.2.000.000 – Rp.3.000.000 Rendah < Rp.2.000.000 3 2 1 2 Pengeluaran Tinggi > Rp.3.000.000 Sedang Rp.2.000.000 – Rp.3.000.000 Rendah< Rp.2.000.000 3 2 1 3 Pendidikan Bagus Cukup Kurang 3 2 1 4 Keadaan Tempat Tinggal Permanen Semi Permanen Tidak Permanen 3 2 1 5 Fasilitas tempat tinggal Lengkap Cukup Kurang 3 2 1 6 Status Kepemilikan Rumah Milik Sendiri Rumah Sewa Milik Orang Tua 3 2 1 Sumber: Badan Pusat Statistik, 2015.
Berdasarkan penskoran yang dilakukan pada setiap indikator seperti yang dikemukakan oleh Juliana (2018), maka dapat ditentukan skor untuk tingkat kesejahteraan menurut BPS yaitu:
1. Tingkat kesejahteraan tinggi: nilai skor 15 – 18
2. Tingkat kesejahteraan sedang: nilai skor 11 – 14

## 3. Tingkat kesejahteraan rendah: nilai skor 6 – 10
Analisis data dalam dalam penelitian ini menggunakan statistik deskriptif dan statitik non paramerik. Data ditampilkan secara deskriptif dalam bentuk  tabel  distribusi  frekuensi,  grafik,  dan  nilai rata-rata  (Mitchell,  2022).  Analisis  statistik  non parametrik menggunakan uji uji Kruskal-Wallis H. Uji ini digunakan untuk mengetahui perbedaan jawaban serta persepsi masyarakat terhadap tingkat kesejahteraan masyarakat sebagai dampak yang ditimbulkan dari adanya pengembangan pariwisata Pantai Ammani berdasarkan kelompok jenis kelamin dan tingkat pendidikan responden. Uji Kruskal-Wallis H merupakan uji non-parametrik yang digunakan untuk menentukan adakah perbedaan  signifikan  secara  statistik  antar  dua atau lebih kelompok variabel independen pada variabel  dependen  (Corder  &  Foreman,  2014). Uji ini digunakan karena data yang dikumpulkan merupakan data ordinal dan data tidak memenuhi asumsi normalitas data. Kriteria pengujian pada Uji Kruskal-Wallis H adalah jika p-value ≤ ɑ, maka Ho ditolak  dengan  tingkat  tingkat  kepercayaan  95%. Dengan kata lain dikatakan terdapat perbedaan yang signifikan (Corder & Foreman, 2014).

## KARAKTERISTIK RESPONDEN DAN LOKASI PENELITIAN
Kabupaten Pinrang merupakan salah satu dari  24  Kabupaten/kota  dalam  wilayah  Provinsi Sulawesi  Selatan  yang  berjarak  kurang  lebih  185 km dari Kota Makassar. Kabupaten ini memiliki luas wilayah 1.961,77 km 2 dengan jumlah penduduk sebanyak ± 351.118 jiwa dengan tingkat kepadatan penduduk  mencapai  171  jiwa/km 2 . Kabupaten Pinrang terbagi dalam 12 Kecamatan dan 109 Desa/ Kelurahan  terdiri  dari  40  Kelurahan  dan  69  Desa (BPS Kabupaten Pinrang, 2020). Salah satu wilayah pesisir di Kabupaten Pinrang dengan objek wisata bahari yang banyak diminati wisatawan terdapat di Desa Mattiro Tasi, Kecamatan Mattirosompe. Desa ini memiliki luas wilayah 13,51 Km 2 dengan jumlah penduduk  pada  tahun  2020  yaitu  2618  jiwa  (BPS Kabupaten  Pinrang,  2020).  Objek  wisata  tersebut dikenal dengan wisata Pantai Ammani.
Berdasarkan data yang dikumpulkan, jumlah responden yang digunakan sebanyak 35 orang yang terdiri dari jenis kelamin laki-laki sebanyak 15 orang dan perempuan sebanyak 20 orang, dengan rentang umur berkisar antara 18 sampai dengan 50 tahun. Berdasarkan jenis usahanya, responden terdiri dari 10 orang pelaku usaha kuliner dan masing-masing 5 orang dari jenis usaha wahana air, toko kelontong, cinderamata, penyewaan WC umum, dan penjual
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e.
This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
minuman ringan. Responden berpendidikan SMA/Sederajat  dengan  persentase  terbesar  yaitu sebanyak 37,14%, kemudian tingkat SMP/Sederajat 28,57%,  SD/Sederajat  25,71%,  dan  Strata  1 sebanyak 8,57%.
Pengembangan kawasan wisata yang dilakukan di sepanjang Pantai Ammani tidak terlepas dari upaya masyarakat sekitar yang mengelola kawasan secara swadaya. Keberhasilan pengelolaan kawasan wisata ini kemudian menarik perhatian pemerintah dan sejumlah pihak yang juga mulai ikut serta membantu mulai dengan perbaikan jalan, pembangunan instalasi listrik hingga perbaikan di sepanjang pantai. Destinasi wisata Pantai Ammani memiliki akses yang bagus untuk dikunjungi dengan jalan yang mudah dilewati kendaraan roda dua maupun roda empat dengan atraksi yang disuguhkan berupa wisata pantai. Fasilitas yang disediakan seperti warung makan, kios menjual berbagai macam makanan ringan dan cinderamata atau souvenir, gazebo sebanyak 120 unit, wifi area, 2  unit  mushollah,  20  unit  kamar  mandi/kamar ganti, balai pertemuan, serta lahan parkir.
Kelebihan dari wisata ini yaitu selain menyuguhkan pemandangan pantai, wisatawan juga dapat menikmati sensasi berenang serta bermain wahana air seperti banana boat dan perahu pantai. Wisatawan juga dapat menikmati kuliner berupa masakan atau hidangan laut (seafood) yang menjadi ciri khas utama dari wisata ini. Keamanan Pantai Ammani sendiri terjamin karena ada penjaga pantai yang mengawasi dari menara sehingga pengunjung merasa aman untuk melakukan aktivitas. Selain itu terdapat larangan membawa senjata tajam yang membahayakan dan larangan membawa alkohol ke pantai. Sedangkan kekurangan dari wisata ini yaitu kebersihan lingkungan sekitarnya, kawasan pantai masih tercemar sampah perairan yang terbawa oleh arus dan gelombang sehingga mengurangi estetika pemandangan. Selain itu, beberapa fasilitas seperti mushollah dan jalan di dalam kawasan wisata juga masih memerlukan perbaikan. Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Nur et al ., 2022), bahwa fasilitas ibadah di kawasan wisata Pantai Ammani belum dirawat dengan baik sehingga masih memerlukan tindakan atau perawatan lebih baik agar wisatawan dapat merasa nyaman dan khusyuk saat beribadah.
Wisata Pantai Ammani ramai dikunjungi wisatawan pada akhir pekan maupun menjelang liburan.  Kunjungan  wisatawan  pada  tahun  2020 mengalami  penurunan  sebanyak  17.894  orang, penurunan  ini  terjadi  per  maret  2020  yang merupakan dampak dari Pandemi Covid-19 sehingga
menyebabkan dilakukannya pembatasan wilayah dan penutupan sementara pada kawasan wisata. Gambaran jumlah pengunjung berdasarkan data dari tahun 2017-2021 disajikan dalam bentuk grafik pada Gambar 2. Kondisi ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Pradana & Mahendra, 2021)  yang  melaporkan  bahwa  terjadi  penurunan wisatawan  yang  sangat  signifikan  akibat  adanya pandemi Covid-19 yang juga menyebabkan seluruh pedagang di sekitar kawasan wisata kehilangan mata pencahariannya.
Judul Makalah :...... ............ (Nama  Penulis : ...........)
belum dirawat dengan baik sehingga masih memerlukan tindakan atau perawatan lebih baik agar wisatawan dapat merasa nyaman dan khusyuk saat beribadah.
Wisata  Pantai  Ammani  ramai  dikunjungi  wisatawan  pada  akhir  pekan  maupun menjelang liburan. Kunjungan wisatawan pada tahun 2020 mengalami penurunan sebanyak 17.894 orang, penurunan ini terjadi per maret 2020 yang merupakan dampak dari Pandemi Covid-19  sehingga  menyebabkan  dilakukannya  pembatasan  wilayah  dan  penutupan sementara  pada  kawasan  wisata.  Gambaran  jumlah  pengunjung  berdasarkan  data  dari tahun 2017-2021 disajikan dalam bentuk grafik pada Gambar 2. Kondisi ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Pradana & Mahendra, 2021) yang melaporkan bahwa terjadi penurunan  wisatawan  yang  sangat  signifikan  akibat  adanya  pandemi  Covid-19  yang  juga menyebabkan  seluruh  pedagang  di  sekitar  kawasan  wisata  kehilangan  mata pencahariannya.
Gambar 2. Data Pengunjung Pantai Ammani dari tahun 2017-2021
Figure 2. Data of Ammani Beach Visitor from 2017-2021

## PERSEPSI  MASYARAKAT  MENGENAI  PENGEMBANGAN  PARIWISATA  PANTAI AMMANI TERHADAP ASPEK KESEJAHTERAAN
Dari  aspek  kesejahteraan  masyarakat,  sebagian  besar  responden  menyatakan “Sangat setuju” bahwa pengembangan pariwisata Pantai Ammani memberikan kesempatan kerja  bagi  masyarakat  Desa Mattiro  Tasi  dan  meningkatkan  pendapatan masyarakat  Desa Mattiro  Tasi.  Selain  itu,  sebagian  besar  responden  menyatakan  “Setuju”  terhadap pernyataan  bahwa  pengembangan  pariwisata  Pantai  Ammani  memberikan  kesempatan kepada masyarakat untuk menjual hasil karyanya (seperti souvenir), meningkatkan fasilitas transportasi,  dan  meningkatnya  harga  barang  dan  jasa.  Frekuensi  dan  rata-rata  persepsi masyarakat terhadap aspek kesejahteraan dapat dilihat pada Tabel 4.
Gambar 2. Data Pengunjung Pantai Ammani dari tahun 2017-2021.

## PERSEPSI MASYARAKAT MENGENAI PENGEMBANGAN PARIWISATA PANTAI AMMANI TERHADAP ASPEK KESEJAHTERAAN
Dari aspek kesejahteraan masyarakat, sebagian besar responden menyatakan “Sangat setuju” bahwa pengembangan pariwisata Pantai Ammani memberikan kesempatan kerja bagi masyarakat Desa Mattiro Tasi dan meningkatkan pendapatan masyarakat Desa Mattiro Tasi. Selain itu, sebagian besar responden menyatakan “Setuju” terhadap pernyataan bahwa pengembangan pariwisata Pantai Ammani memberikan kesempatan kepada masyarakat untuk menjual hasil karyanya (seperti souvenir), meningkatkan fasilitas transportasi, dan meningkatnya harga barang dan jasa. Frekuensi dan rata-rata persepsi masyarakat terhadap aspek kesejahteraan dapat dilihat pada Tabel 4.
Hasil uji Kruskal-wallis H aspek kesejahteraan masyarakat dapat dilihat pada Tabel  5  dan  Tabel  6.  Berdasarkan  jenis  kelamin secara umum tidak terdapat perbedaan secara signifikan  (nilai  kritis  >  0,05)  antara  persepsi responden laki-laki dan perempuan dengan nilai rata-rata tertinggi yang diperoleh laki-laki yaitu 4,93  dan  perempuan  yaitu  4,70  pada  pernyataan memberikan kesempatan kerja bagi masyarakat Desa Mattiro Tasi.
ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia
b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Tabel 4. Frekuensi dan Rata-rata Analisis Persepsi Ditinjau dari Aspek Kesejahteraan Masyarakat.
Variabel Persepsi Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netral Setuju Sangat Setuju Rata-rata Aspek Kesejahteraan Masyarakat: Adanya Pengembangan Destinasi Wisata Pantai Ammani Menyebabkan 4,21 1. Memberikan kesempatan kerja bagi masyarakat Desa Mattiro Tasi 0% 0% 0% 20% 80% 4,80 2. Meningkatkan pendapatan masyarakat Desa Mattiro Tasi 0% 0% 11,43% 28,57% 60% 4,48 3. Memberikan kesempatan kepada masyarakat untuk menjual hasil karyanya 0% 0% 17,14% 42,86% 40% 4,23 4. Meningkatkan fasilitas transportasi 0% 14,29% 40% 42,86% 2,86% 3,34 5. Meningkatnya harga barang dan jasa 0% 0% 11,43% 57,14% 31,43% 4,20
Sumber: Data primer diolah, 2022.
Interpretasi nilai tersebut menunjukkan bahwa jawaban responden laki-laki menyatakan sangat setuju dan responden perempuan menyatakan setuju. Hal tersebut mengindikasikan bahwa responden laki-laki maupun perempuan merasakan dampak positif terbukanya peluang usaha dari pengembangan pariwisata yang dilakukan.
Berdasarkan tingkat pendidikan, pada aspek kesejahteraan masyarakat secara umum jawaban responden  tidak  berbeda  secara  signifikan  (nilai kritis  >  0,05)  dengan  nilai  rata-rata  tertinggi diperoleh responden tingkat pendidikan S1 dengan interpretasi jawaban menyatakan sangat setuju. Hal ini mengindikasikan bahwa responden dengan pendidikan tinggi memiliki pola pikir, tingkat pengetahuan, dan keterampilan dalam memanfaatkan peluang untuk menghasilkan pendapatan sebagai upaya untuk meningkatkan kesejahteraan dirinya beserta keluarga.
Tabel 5. Hasil analisis Kruskal-Wallis H pada Persepsi Masyarakat terhadap Aspek Kesejahteraan Masyarakat Berdasarkan Jenis Kelamin.
Variabel Persepsi Jenis Kelamin Rata-rata Nilai Kritis Keterangan 1. Memberikan kesempatan kerja bagi masyarakat Desa Mattiro Tasi L 4,93 0,092 Tidak berbeda secara signifikan P 4,70 2. Meningkatkan pendapatan masyarakat Desa Mattiro Tasi L 4,67 0,169 Tidak berbeda secara signifikan P 4,35 3. Memberikan kesempatan kepada masyarakat untuk menjual hasil karyanya L 4,40 0,207 Tidak berbeda secara signifikan P 4,10 4. Meningkatkan fasilitas transportasi L 3,40 0,639 Tidak berbeda secara signifikan P 3,30 5. Meningkatnya harga barang dan jasa L 4,27 0,624 Tidak berbeda secara signifikan P 4,15 Sumber: Data primer diolah, 2022.
Pengembangan pariwisata di Pantai Ammani membuka lapangan kerja baru bagi masyarakat. Banyak masyarakat yang kemudian dapat terlibat langsung maupun tidak langsung dalam aktivitas pariwisata terutama sebagai penyedia jasa pariwisata. Hal ini dapat menjadi mata pencaharian tersendiri bagi masyarakat yang berada di sekitar wisata pantai, sejalan dengan itu perkembangan pariwisata Pantai Ammani turut memajukan perekonomian masyarakat. Semakin banyak pengunjung yang datang, semakin menambah aktifitas  masyarakat  setempat  dalam  melakukan transaksi. Seperti yang dikemukakan oleh Muljadi (2010),  bahwa  dampak  positif  dari  pengembangan pariwisata yaitu dapat memberikan pekerjaan dan penghasilan kepada masyarakat daerah setempat. Tertuang  dalam  Permendagri  No.  33  Tahun  2009 yang menyatakan bahwa ekowisata adalah kegiatan wisata alam di daerah yang bertanggung jawab
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
terhadap peningkatan pendapatan masyarakat lokal dan meningkatkan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan kawasan wisata, sehingga memberikan manfaat ekonomi kepada masyarakat.
Menurut salah satu responden yang mengkordinir para pelaku usaha di sekitar objek wisata, pendapatan yang diterima oleh para pengusaha utamanya pengusaha kuliner selain sudah mampu memenuhi kebutuhan sehari- hari, juga sudah mampu membangun rumah dan memperbaiki fasilitas lainnya. Mereka juga sudah mampu membangun toko atau tempat usaha menjadi lebih bagus lagi. Selain itu, dikatakan juga bahwa hampir tidak ada pelaku usaha yang tidak  menyekolahkan  anaknya  ke  jenjang  SMA/ Sederajat. Menurut salah satu pelaku usaha kuliner di Pantai Ammani, omset para pengusaha dapat meningkat tajam terutama pada hari-hali libur nasional  seperti  libur  hari  raya  idul  fitri  dan  idul adha. Pada waktu-waktu tersebut, pelaku usaha kuliner bahkan bisa mendapatkan nilai penjualan mencapai Rp10.000.000 dalam satu minggu dengan standar harga jual Rp400.000/Basket.
Berdasarkan hasil analisis, nilai rata- rata persepsi yang paling rendah terdapat pada
pernyataan meningkatkan fasilitas transportasi dengan  nilai  3,34.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa responden  menyatakan  netral/ragu-ragu.  Dengan adanya responden yang menyatakan ragu- ragu, maka ini mengindikasikan bahwa terdapat responden yang tidak yakin terhadap peningkatan fasilitas transportasi di sekitar objek wisata. Hal ini disebabkan karena masyarakat maupun pengunjung cenderung menggunakan kendaraan pribadi dari pada kendaraan umum. Satu-satunya kendaraan umum yang dapat ditemukan di sekitar objek wisata yaitu ojek. Sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Festivalia et al .,  2019), bahwa pengembangan destinasi wisata disambut baik oleh masyarakat karena pengembangannya mendorong tingkat ekonomi masyarakat lokal seperti menciptakan lapangan kerja, memiliki pendapatan yang lebih baik, dan pertumbuhan kegiatan kewirausahaan serta ketersediaan transportasi yang lebih baik dengan kata lain, kegiatan pengembangan pariwisata dapat menghasilkan nilai tambah ekonomi bagi masyarakat lokal. Namun, sebagai konsekuensi dari pengembangan destinasi wisata menyebabkan harga barang dan jasa menjadi cenderung lebih mahal.
Tabel 6. Hasil analisis Kruskal-Wallis H Pada Persepsi Masyarakat terhadap Aspek Kesejahteraan Masyarakat Berdasarkan Tingkat Pendidikan.
Variabel Persepsi Tingkat Pendidikan Nilai Rata-rata Signifikasi Nilai Kritis Keterangan 1. Memberikan kesempatan kerja bagi masyarakat Desa Mattiro Tasi SD 4,89 0,606 Tidak berbeda secara signifikan SMP 4,70 SMA 4,77 S1 5,00 2. Meningkatkan pendapatan masyarakat Desa Mattiro Tasi SD 4,67 0,090 Tidak berbeda secara signifikan SMP 4,70 SMA 4,08 S1 5,00 3. Memberikan kesempatan kepada masyarakat untuk menjual hasil karyanya SD 4,11 0,235 Tidak berbeda secara signifikan SMP 4,10 SMA 4,23 S1 5,00 4. Meningkatkan fasilitas transportasi SD 3,22 0,166 Tidak berbeda secara signifikan SMP 3,60 SMA 3,08 S1 4,00 5. Meningkatnya harga barang dan jasa SD 4,44 0,170 Tidak berbeda secara signifikan/ Not significantly different SMP 3,90 SMA 4,15 S1 4,67 Sumber: Data primer diolah, 2022.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## ANALISIS TINGKAT KESEJAHTERAAN MASYARAKAT BERDASARKAN INDIKATOR MENURUT BADAN PUSAT STATISTIK (BPS)
Berdasarkan data pada Tabel 7, diketahui bahwa pendapatan responden banyak pada kategori tinggi (skor 3) atau memiliki pendapatan tiap bulan  >  Rp.3.000.000.  Tingginya  pendapatan pelaku usaha dipengaruhi oleh pembelanjaan dan biaya yang dikeluarkan pengunjung serta pengembangan pariwisata yang dilakukan dengan baik. Menurut salah satu pemilik toko kelontong, omset yang dihasilkan dalam satu hari jika kondisi pantai ramai oleh pengunjung bisa mencapai Rp800.000/hari.  Kondisi  ini  sangat  membantu untuk memenuhi kebutuhan rumah tangga. Sejalan dengan penelitian sebelumnya oleh (Yulianti,  2020),  bahwa  jumlah  pendapatan  yang dihasilkan dari sebuah usaha yang dimiliki lebih baik dibandingkan dengan keadaan atau pekerjaan sebelumnya. Pendapatan yang tinggi ini dapat meningkatkan kesejahteraan pemilik usaha beserta keluarganya.
dipahami bahwa dengan pendidikan masyarakat memiliki pola pikir, tingkat pengetahuan, dan keterampilan dalam memanfaatkan peluang untuk menghasilkan pendapatan sebagai upaya untuk meningkatkan kesejahteraan dirinya beserta keluarga. Seperti yang dikemukakan oleh Juliana (2018), semakin tinggi pendidikan yang ditamatkan maka kualitas seseorang dalam penguasaan ilmu pengetahuan maupun keterampilan tergolong baik sehingga tingkat kesejahteraan tergolong tinggi. Sejalan dengan penelitian sebelumnya oleh (Yulianti,  2020),  bahwa  pendidikan  menentukan kemampuan seseorang dalam memanfaatkan peluang dengan berbagai jenis usaha yang dimiliki oleh para informan untuk bisa mencukupi kebutuhan keluarganya.
Keadaan tempat tinggal responden banyak tergolong semi permanen dengan nilai skor 2 (Tabel 7). Pada umumnya, atap rumah mereka terbuat dari seng, dinding terbuat dari papan, dengan  rata-rata  luas  rumah  8-15  m 2 . Menurut Juliana (2018), masyarakat yang sejahtera tentu saja akan memiliki tempat tinggal yang tergolong luas dan mewah, karena hal tersebut akan menjadi tolak ukur sampai sejauh mana masyarakat tersebut akan dipandang sejahtera oleh masyarakat lainnya.
Fasilitas tempat tinggal tergolong lengkap dengan nilai skor 3. Rata-rata responden memiliki jenis penerangan listrik, bahan bakar gas, jenis pendingin ruangan berupa kipas angin, jenis kendaraan unruk bepergian yaitu sepeda motor, jenis air konsumsi berupa air isi ulang, fasilitas air bersih yaitu sumur bor, dan memiliki fasilitas MCK sendiri. Sesuai dengan yang dikemukakan oleh (Puspitasari  &  Primalasari,  2021),  bahwa  rumah tangga yang sudah menggunakan bahan bakar berupa gas LPG, sumber penerangan menggunakan listrik, telah memiliki aset motor, dan memiliki rumah sendiri sudah masuk ke dalam kriteria rumah tangga sejahtera.
Status kepemilikan rumah seluruh responden adalah milik sendiri dengan nilai skor 3. Rumah tangga yang sudah memiliki rumah sendiri termasuk ke dalam kriteria rumah tangga sejahtera (Puspitasari  &  Primalasari,  2021).  Menurut (Juliana, 2018), tidak salah jika dikatakan keluarga yang telah memiliki rumah sendiri tergolong sejahtera meskipun rumah tersebut belum begitu bagus, sebab sebagus apapun rumah yang ditinggali jika itu bukan milik sendiri baik itu milik orang tua ataupun saudara tentu saja akan memberikan dampak kurangnya rasa kebahagiaan, sehingga belum dapat dikatakan sebagai keluarga sejahtera.
Tabel 7. Rekapitulasi Kategori Responden Berdasarkan Indikator Badan Pusat Statistik.
Indikator Kesejahteraan Rendah Sedang Tinggi Pendapatan 11 3 21 Pengeluaran 13 3 19 Pendidikan 9 10 16 Keadaan tempat tinggal 2 32 1 Fasilitas tempat tinggal 0 1 34 Status kepemilikan rumah 0 0 35
Sumber: Data primer diolah, 2022.
Konsumsi atau pengeluaran rumah tangga responden banyak tergolong tinggi (skor 3) atau memiliki  pengeluaran  tiap  bulan  >Rp.3.000.000 (Tabel 7). Semakin tinggi pendapatan yang diterima oleh suatu rumah tangga maka semakin besar juga pengeluaran yang digunakan. Semakin tingginya pendapatan maka seseorang akan menjadi lebih konsumtif dalam mengkonsumsi barang yang berkualitas dan proporsi pengeluaran pangan maupun non pangan juga akan semakin meningkat  (Puspitasari  &  Primalasari,  2021). Pola pengeluaran rumah tangga yang dikeluarkan dipengaruhi oleh tingkat pendapatan yang diperoleh (Mardiana et al ., 2014).
Tingkat pendidikan responden pada umumnya tergolong tinggi yaitu pada tingkat SMA/ Sederajat  hingga  Strata  1  (S1)  dengan  nilai  skor 3 (Tabel 7). Sebagian besar responden memiliki jenjang pendidikan yang tinggi sehingga dapat
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Berdasarkan hasil, diketahui bahwa sebanyak 19 responden (54,29%) tergolong ke dalam keluarga dengan tingkat kesejahteraan tinggi dan 16 responden (45,71%)  tergolong  ke  dalam  keluarga  dengan tingkat kesejahteraan sedang Tabel 8. Berdasarkan ketiga tingkatan indikator yang digunakan tersebut pada dasarnya menunjukkan bahwa sebagian besar masyarakat pelaku usaha di sekitar kawasan wisata Pantai Ammani tergolong dalam keluarga yang taraf hidupnya sejahtera. Faktor yang menyebabkan tingginya tingkat kesejahteraan masyarakat pelaku usaha di kawasan wisata Pantai Ammani adalah rata-rata pendapatan yang tergolong tinggi atau dengan skor 3, tingkat pendidikan yang juga tinggi sehingga pola pikir mereka mengenai peluang usaha menjadi lebih terbuka atau lebih maju, serta fasilitas tempat tinggal yang lengkap.
Tabel 8. Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Pelaku Usaha di Sekitar Objek Wisata Pantai Ammani Berdasarkan Indikator Badan Pusat Statistik.
Tingkat Kesejahteraan Jumlah Responden (Orang) Persentase (%) Tinggi 19 54,29 Sedang 16 45,71 Rendah 0 0 Jumlah 35 100
Sumber: Data primer diolah, 2022.
Hasil analisis Kruskal-Wallis H berdasarkan jenis kelamin, dapat diketahui bahwa secara umum jawaban responden tidak berbeda secara signifikan (nilai  kritis  >  0,05)  pada  indikator  pendidikan, keadaan tempat tinggal, fasilitas tempat tinggal dan status kepemilikan rumah (Tabel 9). Sedangkan, untuk indikator pendapatan dan pengeluaran  dinyatakan  berbeda  secara  signifikan
Tabel 9. Hasil analisis Kruskal-Wallis H Pada Indikator Aspek Kesejahteraan Masyarakat menurut Badan Pusat Statistik Berdasarkan Jenis Kelamin.
Indikator Jenis Kelamin Nilai Rata-rata Signifikasi Nilai Kritis Keterangan 1. Pendapatan L 3,00 0,000 Berbeda secara signifikan P 1,75 2. Pengeluaran L 2,87 0,000 Berbeda secara signifikan P 1,65 3. Pendidikan L 2,00 0,259 Tidak berbeda secara signifikan P 2,35 4. Keadaan tempat tinggal L 1,93 0,514 Tidak berbeda secara signifikan P 2,00 5. Fasilitas tempat tinggal L 3,00 0,386 Tidak berbeda secara signifikan P 2,95 6. Status kepemilikan rumah L 3,00 1,000 Tidak berbeda secara signifikan P 3,00 Sumber: Data primer diolah, 2022.
(nilai  kritis  <  0,05).  Hal  ini  mengindikasikan bahwa antara responden berjenis kelamin laki-laki maupun perempuan memiliki pendidikan yang cukup baik, serta memiliki kondisi dan fasilitas tempat tinggal yang serupa dimana mayoritas tempat tinggal masyarakat merupakan semi permanen berbentuk rumah panggung dengan bahan dasar kayu. Kondisi ini menunjukkan bahwa masyarakat sudah mampu memenuhi kebutuhan pendidikan dan tempat tinggal mereka sehingga kondisi mereka sudah dapat dikategorikan sejahtera.
Hasil analisis Kruskal-Wallis H berdasarkan tingkat pendidikan menunjukkan bahwa terdapat 3 indikator dengan jawaban responden tidak berbeda  secara  signifikan  (nilai  kritis  >  0,05) yaitu pada indikator keadaan tempat tinggal, fasilitas tempat tinggal dan status kepemilikan rumah  (Tabel  10).  Sedangkan,  untuk  indikator pendapatan dan pengeluaran dinyatakan berbeda secara  signifikan  signifikan  (nilai  kritis  <  0,05). Hal ini mengindikasikan bahwa tingkat pendidikan sangat mempengaruhi pendapatan dan pengeluaran, sehingga dapat dipahami bahwa responden dengan pendidikan tinggi memiliki penguasaan ilmu pengetahuan maupun keterampilan memanfaatkan peluang tergolong baik sehingga tingkat kesejahteraan tergolong tinggi.

## PERSEPSI DAN TINGKAT KESEJAHTERAAN MASYARAKAT SEBAGAI DAMPAK PENGEMBANGAN PARIWISATA PANTAI AMMANI
Pengembangan pariwisata menjadi pilihan penting bagi suatu daerah karena multiefek yang ditimbulkan oleh kegiatan pariwisata. Peningkatan kesejahteraan merupakan dampak utama yang dicirikan oleh terbukanya lapangan kerja, stimulasi
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure
Collective influence Key actor Weight collective influence graph
investasi sehingga produk wisata berkembang baik barang maupun jasa sehingga pariwisata dapat terus berkembang. Kesejahteraan adalah pencerminan dari kualitas hidup manusia (quality of human life) , yaitu suatu keadaan ketika terpenuhinya kebutuhan dasar serta terealisasikannya nilai-nilai hidup (Nartin & Musin, 2022).
Dampak positif dari pengembangan pariwisata yaitu dapat memberikan pekerjaan dan penghasilan kepada masyarakat daerah setempat. Pengelola kawasan wisata, mengatakan bahwa pengembangan pariwisata di Pantai Ammani membuka lapangan kerja baru bagi masyarakat. Sejalan dengan itu, perkembangan pariwisata Pantai Ammani turut memajukan perekonomian masyarakat. Semakin banyak pengunjung yang datang, semakin menambah  aktifitas  masyarakat  setempat  dalam melakukan transaksi.
Beragam jenis usaha yang dimiliki masyarakat seperti toko souvenir, toko kelontong, aneka minuman, penyewaan WC umum, wahana bermain air di pantai serta rumah makan atau usaha kuliner. Pelaku usaha, berpendapat bahwa masyarakat di sekitar objek wisata sangat merasakan dampak dari adanya pengembangan yang dilakukan yaitu karena mereka dapat menjual berbagai macam
Tabel 10. Hasil analisis Kruskal-Wallis H Pada Indikator Aspek Kesejahteraan Masyarakat Menurut Badan Pusat Statistik Berdasarkan Tingkat Pendidikan.
Variabel Persepsi Tingkat Pendidikan Nilai Rata-rata Signifikasi Nilai Kritis Keterangan 1. Pendapatan SD 2,78 0,008 Berbeda secara signifikan SMP 2,10 SMA 1,92 S1 3,00 2. Pengeluaran SD 2,44 0,030 Berbeda secara signifikan SMP 2,10 SMA 1,85 S1 3,00 3. Keadaan tempat tinggal SD 1,89 0,398 Tidak berbeda secara signifikan SMP 1,90 SMA 2,08 S1 2,00 4. Fasilitas tempat tinggal SD 2,89 0,409 Tidak berbeda secara signifikan SMP 3,00 SMA 3,00 S1 3,00 5. Status kepemilikan rumah SD 3,00 1,000 Tidak berbeda secara signifikan SMP 3,00 SMA 3,00 S1 3,00
Sumber: Data primer diolah, 2022.
barang dan jasa. Selain pemilik usaha, peluang kerja menjadi karyawan juga terbuka luas bagi masyarakat setempat yang berdampak pada tingkat pendapatan walaupun sifatnya tidak tetap, karena jumlah transaksi dipengaruhi oleh jumlah pengunjung dan daya beli pengunjung.
Kegiatan pengembangan pariwisata dapat menghasilkan nilai tambah ekonomi bagi masyarakat lokal. Namun, sebagai konsekuensi dari pengembangan destinasi wisata menyebabkan harga barang dan jasa menjadi cenderung lebih mahal (Festivalia et al , 2019). Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa persepsi masyarakat terhadap adanya pengembangan pariwisata Pantai Ammani adalah positif atau berdampak baik terhadap aspek kesejahteraan masyarakat. Tidak terdapat perbedaan  signifikan  dari  persepsi  masyarakat  ini berdasarkan jenis kelamin dan tingkat pendidikan. Sementara itu, berdasarkan indikator menurut Badan Pusat Statistik (BPS), tingkat kesejahteraan di Desa Mattiro Tasi, Kecamatan Mattirosompe, Kabupaten Pinrang termasuk ke dalam kategori tingkat kesejahteraan tinggi. Terdapat perbedaan yang  signifikan  untuk  indikator  pendapatan  dan pengeluaran berdasarkan jenis kelamin dan tingkat pendidikan (p<0,05).
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain
@uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Penelitian ini menunjukkan bahwa persepsi masyarakat tentang dampak pariwisata terhadap kesejahteraan mereka dapat bervariasi. Oleh karena itu, kebijakan perlu mendorong pengembangan program pemberdayaan masyarakat yang berkelanjutan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan dan pertimbangan oleh stakeholder menyusun kebijakan peningkatan kesejahteraan masyarakat melalui potensi pengembangan pariwisata yang ada di Kabupaten Pinrang. Untuk peneliti selanjutnya, disarankan untuk melanjutkan penelitian ini menggunakan metode studi komparasi dengan membandingkan fenomena yang terjadi di kawasan wisata Pantai Ammani dengan kawasan wisata lainnya.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Implikasi umum dari penelitian ini adalah relevansi iklusi aspek kesejahteraan masyakarat, baik dalam ukuran objektif maupun sebagaimana terpersepsikan, dalam pengembangan kebijakan, termasuk  kebijakan  /  program  kepariwisataan. Pelajaran dari penelitian yang mengambil kasus Pantai Ammani ini menunjukkan bahwa kebijakan-kebijakan komplemen dapat dikembangkan dengan mengacu pada persepsi masyarakat terkait kesejahteraan mereka, dihubungkan dengan pengembangan pariwisata di wilayahnya.
Pelajaran dari kasus Pantai Amani ini memberi contoh bagaimana persepsi masyarakat mengarah pada relevansi kebijakan komplemen dalam bentuk penguatan kerjasama antara pengelola pengelola wisata dengan masyarakat. Lebih jauh, persepsi yang tergali memberi petunjuk bahwa penguatan kerjasama dimaksud diarahkan pada sejumlah aspek operasional. Aspek-aspek tersebut misalnya adalah penanganan kebersihan yang dikaitkan dengan upaya untuk menjamin kelestarian lingkungan, penataan lingkungan  yang dikaitkan dengan peningkatan daya tarik, dan perbaikan sarana dan prasarana yang dikaitkan dengan peningkatan kualitas layanan wisata.
Untuk kasus Pantai Ammani secara khusus, implikasi dari penelitian ini adalah perlunya kebijakan untuk mendorong pemberdayaan masyarakat lokal dan pelibatan mereka secara aktif dalam bisnis pariwisata yang dikembangkan. Untuk itu, pemerintah setempat perlu memperbanyak program pelatihan, pendidikan, dan pengembangan keterampilan sehingga masyarakat memiliki kapasitas yang memadai untuk memainkan peran-peran bisnis  terkait  secara  signifikan.  Bisnis-bisnis dimaksud termasuk di antaranya adalah pemandu wisata, pengrajin kerajinan tangan, atau penyedia jasa lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Kepala Desa Mattiro Tasi atas perizinan dan akses data yang diberikan. Terima kasih kami sampaikan kepada pihak pengelola kawasan wisata Pantai Ammani dan masyarakat pelaku usaha dan pengunjung Pantai Ammani yang telah bersedia diwawancarai sehingga penulis dapat memperoleh informasi yang dibutuhkan. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Tim Dosen Pendidikan Teknologi Pertanian dan rekan-rekan yang telah mendampingi proses penelitian.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Kontribusi masing-masing penulis terhadap karya tulis dengan judul Analisis Dampak Pengembangan Pariwisata Pantai Ammani Terhadap Aspek Lingkungan Dan Kesejahteraan Masyarakat ini adalah Sri Wahyuni sebagai kontributor utama dan Subari Yanto serta Andi Alamsyah Rivai sebagai kontributor anggota.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Pinrang.  (2020). Kabupaten  pinrang  dalam  angka  2020.  Badan Pusat Statistik, Kabupaten Pinrang.
Badan  Pusat  Statistik.  (2015).  Indikator  kesejahteraan rakyat. Badan Pusat Statistik, Kabupaten Pinrang.
Bibin,  M.,  Kaswiran,  &  Wahyudi,  A.  (2022).  Persepsi wisatawan terhadap daya tarik wisata Pantai Ammani Di Kabupaten Pinrang Provinsi Sulawesi Selatan. Jurnal  Sains  Dan  Teknologi Perikanan, 2 (2), 90–98. Corder, G. W., & Foreman, D. I. (2014). Nonparametric statistics: A Step-by-step approach (2nd ed.). John Wiley & Sons.
Festivalia, F., Enggriani, M., & Pramanik, P. D. (2019). The impact of tourism on village society. Tourism Research Journal, 3 (2), 178–1887.
Fudge, M., Ogier, E., & Alexander, K. A. (2023). Marine and coastal places: Wellbeing in a blue economy. Environmental  Science  &  Policy,  144, 64–73. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. envsci.2023.03.002 . Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E.  (2019). Multivariate  data  analysis  (8th  ed.). Cengage.
Juliana. (2018). Analisis tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan (Studi kasus: Kelurahan Bagan Deli Seberang, Kecamatan Medan Belawan, Kota Medan) [Skripsi]. Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara.
Kaltenborn, B. P., Kaltenborn, J. F., Baczynska, B. B., Kornfeldt, J., & Hovelsrud, G. K. (2021). Media
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
coverage of environmental and social change in northern norway’s coastal regions: Main themes in national and international news. Arctic, 74 (2). https://doi.org/10.14430/arctic72474.
La  Manna,  G.,  Melis,  G.,  Rako-Gospić,  N.,  Basta,  J., Mackelworth, P., Holcer, D., Atzeni, M., & Leeb, K. (2020). Sustainable dolphin watching tours as a tool to increase public awareness of marine  conservation–a  comparative  analysis between two Mediterranean destinations and implications for management. Journal of Ecotourism,  19 (4).  https://doi.org/10.1080/147 24049.2020.1742132.
Mardiana,  R.,  Abidin,  Z.,  &  Soelaiman,  A.  (2014).
Pendapatan dan kesejahteraan petani karetrakyat di Kecamatan Bumi Agung Kabupaten Way Kanan. Jurnal  Ilmu  Ilmu  Agribisnis,  2 (3), 239–245.
Mitchell, P. J. (2022). Experimental design and statistical analysis  for  pharmacology  and  the  biomedical sciences . Wiley.
Muljadi.  (2010). Kepariwisataan  dan  perjalanan . Raja Grafindo.
Nartin,  N.,  &  Musin,  Y.  (2022).  Peran  Pemerintah
Daerah Dalam Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat  Dimasa  Pandemi  Covid-19  (Studi Pada Kantor Camat Tinanggea Kabupaten Konawe Selatan). Sibatik Journal: Jurnal Ilmiah Bidang  Sosial,  Ekonomi,  Budaya,  Teknologi, Dan  Pendidikan , 1 (3),  163-172.  https://doi. org/10.54443/sibatik.v1i3.23.
Nur, M., Hasan, I., & Katman, M. N. (2022). Analisis pengembangan pariwisata halal Pantai Menralo dan Pantai Ammani Kabupaten Pinrang.
Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis,  11 (2),  381–388. Palaba,  S.  (2021).  Manajemen  pengembangan destinasi taman wisata ammani Kabupaten Pinrang di era pandemi Covid-19. Sosains, 1 (10),
1271–1278.
Pradana, M. I. W., & Mahendra, G. K. (2021). Analisis dampak  Covid-19  terhadap  sektor  pariwisata di objek wisata Goa Pindul Kabupaten Gunungkidul. Journal  of  Social  Politics  and Governance, 3 (2), 73–85. Puspitasari,  M.  S.,  &  Primalasari,  I.  (2021).  Analisis pengeluaran  dan  tingkat  kesejahteraan rumahtangga petani karet di Kecamatan Karang Jaya Kabupaten Musi Rawas Utara. Journal of  Food  System  and  Agribusiness,  5 (1),  71–83. https://doi.org/10.25181/jofsa.v5i1.1960.
Rosni. (2017). Analisis tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan di Desa Dahari Selebar Kecamatan Talawi Kabupaten Batubara. Jurnal  Geografi,
9 (1),  53–66.  http://jurnal.unimed.ac.id/2012/ index.php/geo.
Schakner,  Z.,  Purdy,  C.,  &  Blumstein,  D.  T.  (2019).
Contrasting attitudes and perceptions of California sea lions by recreational anglers and the media. Marine  Policy,  109 .  https://doi.
org/10.1016/j.marpol.2019.103710.
Tovar,  B.,  Espino,  R.,  &  López-del-Pino,  F.  (2022). Residents’ perceptions and attitudes towards the cruise tourism impact in gran Canaria. Research in Transportation Business and Management, 45. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2020.100586.
Yulianti,  D.  (2020).  Dampak  pengembangan  pariwisata terhadap kesejahteraan masyarakat (Studi kasus pada masyarakat pelaku usaha di sekitar objek wisata Pantai Tanjung Setia, Pekon Tanjung Setia Kec. Pesisir Selatan Kab. Pesisir Barat) [Skripsi]. Institut Agama Islam Negeri Metro.